预测1型糖尿病主要并发症的新模型

　　

生物通报道：最近发表在《Diabetologia》（欧洲糖尿病研究协会期刊）的一项最新研究，提出了一种新的模型，可通过容易和常规测量的危险因子，预测哪些1型糖尿病患者将会出现严重的并发症。本研究是由荷兰瓦格宁根大学助理教授Sabita Soedamah-Muthu及其同事完成。

为了制备这个模型，研究人员分析了EURODIAB前瞻性并发症研究中的1973名1型糖尿病患者的7年数据，将主要并发症的预后因素与一个计算机模型结合。1型糖尿病的主要并发症包括：严重的冠心病、中风、终末期肾衰竭、截肢、失明和全因死亡率。95名EURODIAB 1型糖尿病患者在随访期间出现了主要并发症。主要并发症的预后因素是年龄、糖化血红蛋白、腰臀比、白蛋白/肌酸酐比值和HDL-（好）胆固醇。

研究人员分别在三个不同的前瞻性队列中：匹兹堡糖尿病并发症流行病学研究 (EDC, USA, n=554)、芬兰糖尿病肾病研究 (FinnDiane, Finland, n=2,999)和1型糖尿病研究中的冠状动脉分类(CACTI, USA, n=580)，检测了该模型的性能。在对一些队列中主要并发症的预测性和观察性因素之间的系统差异进行校正后，该模型能够准确地预测患者的风险。作者称：“该模型能够很好地将表现主要并发症的患者和不会表现主要并发症的患者，区分开来。在收集关于患者年龄、糖化血红蛋白、腰臀比、白蛋白-肌酐比值和高密度脂蛋白胆固醇的信息后，健康保健专业人员可将这些信息，输入到所提供的评分表中，它将自动算出1型糖尿病患者主要并发症的3、5和7年绝对风险。”

他们补充说：“1型糖尿病患者中的绝对风险预测，对于及时发现严重并发症高风险患者，以预防这些并发症的发展并降低医疗费用，是很重要的。此外，该预测模型对于告知患者和选择高危人群用于随机对照试验（RCTs），具有重要的作用。”

作者强调，该模型可以通过处理所有可改变的危险因素，用来帮助高危患者。他们说：“预测主要的并发症，可让我们建立1型糖尿病患者的风险分析。医生可能会考虑对所确定的高危患者采取积极干预。这些干预措施包括，根据现有的指导方针，强化胰岛素治疗方案和心血管风险管理。更详细地说，这些结果将有助于确定哪些风险最大的患者，从而帮助集中干预治疗。这种干预的例子包括胰岛素、口服降糖药、ACE抑制剂、血管紧张素受体阻滞剂、他汀类药物、饮食和生活方式管理。”

他们得出结论：“现在，这种预后模型可以用来评估1型糖尿病患者主要并发症的绝对风险。该预后模型对于提供主要并发症的风险评估，可能非常的有用。风险评估可以指导监督建议，告知患者和允许有效地设计和分析临床试验。”

（生物通：王英）

延伸阅读：FASEB J：1型和2型糖尿病是由相同机制引起

生物通推荐原文摘要：
Predicting major outcomes in type 1 diabetes: a model development and validation study
Abstract
Aims/hypothesis: Type 1 diabetes is associated with a higher risk of major vascular complications and death. A reliable method that predicted these outcomes early in the disease process would help in risk classification. We therefore developed such a prognostic model and quantified its performance in independent cohorts.
Methods: Data were analysed from 1,973 participants with type 1 diabetes followed for 7 years in the EURODIAB Prospective Complications Study. Strong prognostic factors for major outcomes were combined in a Weibull regression model. The performance of the model was tested in three
different prospective cohorts: the Pittsburgh Epidemiology of Diabetes Complications study (EDC, n=554), the Finnish Diabetic Nephropathy study (FinnDiane, n=2,999) and the Coronary Artery Calcification in Type 1 Diabetes study (CACTI, n=580). Major outcomes included major CHD,
stroke, end-stage renal failure, amputations, blindness and all-cause death.
Results: A total of 95 EURODIAB patients with type 1 diabetes developed major outcomes during follow-up. Prognostic factors were age, HbA1c, WHR, albumin/creatinine ratio and HDL-cholesterol level. The discriminative ability of the model was adequate, with a concordance statistic (C-statistic) of 0.74. Discrimination was similar or even better in the independent
cohorts, the C-statistics being: EDC, 0.79; FinnDiane, 0.82; and CACTI, 0.73.
Conclusions/interpretation: Our prognostic model, which uses easily accessible clinical features can discriminate between type 1 diabetes patients who have a good or a poor prognosis. Such a prognostic model may be helpful in clinical practice and for risk stratification in clinical trials.